La localización de fallas en sistemas de distribución eléctrica es un problema relevante para la operación y mantenimiento de las redes, dado su impacto en la continuidad del servicio. En este trabajo de grado se propone una metodología basada en máquinas de soporte vectorial (SVM) para la estimación del nodo en el cual ocurre una falla, a partir de mediciones de tensión y corriente obtenidas en la cabecera del alimentador y en puntos adicionales asociados a reconectadores. La evaluación del método se realiza sobre los sistemas de prueba IEEE de 34 y 123 nodos, considerando diferentes configuraciones de medición, así como múltiples escenarios de operación que incluyen variaciones en la demanda y la incorporación de generación distribuida con distintos niveles de penetración. El desempeño del modelo se analiza mediante la comparación entre la ubicación estimada y la ubicación real de la falla, utilizando como métrica la distancia en metros entre ambos puntos. Los resultados se presentan en términos de percentiles, lo que permite evaluar la dispersión del error bajo diferentes condiciones de operación. Los resultados obtenidos muestran que el modelo presenta un buen desempeño en escenarios consistentes con los datos de entrenamiento, y que la precisión de la estimación mejora a medida que se incrementa el número de puntos de medición disponibles. Asimismo, se observa una degradación en el desempeño cuando se evalúa el modelo bajo condiciones no consideradas durante el entrenamiento, particularmente en presencia de generación distribuida con altos niveles de penetración.